大林er

2018年11月1日

摘要：搬运占坑阅读全文

posted @ 2018-11-01 10:05 大林er 阅读(186) 评论(0) 推荐(0)

摘要：搬运占坑阅读全文

posted @ 2018-11-01 10:03 大林er 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

摘要：一、聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间阅读全文

posted @ 2018-11-01 10:03 大林er 阅读(2559) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月23日

数据分析与挖掘案例--航空公司客户价值分析

摘要：本次实战项目是关于航空公司客户价值的分析，其中用到的聚类方法是K-Means方法，属于非监督学习。 Tools ：python 3.6; jupyter os : mac os reference：数据分析与挖掘实战，csdn 数据分析或挖掘涉及的一般步骤：数据集中共有62988个客户的基本信息阅读全文

posted @ 2018-10-23 17:38 大林er 阅读(5207) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月15日

数据分析与挖掘案列--拉勾网数据分析岗位分析

摘要：无论出于兴趣或者职业发展，于是最近开始做各种大小项目实践，以拉勾网数据分析招聘职位分析广州求职竞争情况！ Tools ： chrome； python 3.6；jupyter OS : mac osx Reference：wangwei-tongxue GITer；百度一：contents 1. 阅读全文

posted @ 2018-10-15 16:19 大林er 阅读(482) 评论(2) 推荐(0)

2018年10月10日

机器学习相关概念的理解

摘要：机器学习相关概念理解利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。机器学习主要是由三部分组成，即：表示(模型)、评价(策略)和优化(算法)。模型具体对于一个分类问题而言，我们希望能够找到一个映射，这样的映射是将输入空间投影到输出空间中。阅读全文

posted @ 2018-10-10 18:30 大林er 阅读(397) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月7日

转：【总结】推荐系统中常用算法以及优点缺点对比

摘要：转：http://www.sohu.com/a/108145158_464065 在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用阅读全文

posted @ 2018-10-07 19:17 大林er 阅读(762) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月6日

转:机器学习算法原理解析 - 分类

摘要：转：http://www.cnblogs.com/swordfall/p/9517988.html 常见分类模型与算法 1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨阅读全文

posted @ 2018-10-06 19:15 大林er 阅读(340) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月5日

转：图解十大经典机器学习算法入门

摘要：原文：https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322 弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。下图是一部典型的智能手机上安装的一些常见应用程序阅读全文

posted @ 2018-10-05 19:11 大林er 阅读(323) 评论(0) 推荐(0)

2018年9月29日

很久以前朋友给的一道笔试题（收集金币,只能向下或向右移动，求最短路径）

摘要： N,M,K=map(int,input("(以空格隔开)请输入N,M,K:").split())#split(",")以逗号分隔 p=[]for i in range(K): kx,ky=map(int,input("输入金币坐标，x,y以空格隔开:").split()) p.append([kx, 阅读全文

posted @ 2018-09-29 00:09 大林er 阅读(292) 评论(0) 推荐(0)

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